Хеширование

Построение попарно независимого множества хеш-функций[править]

Теорема:
Семейство хеш функций, описанное выше, также является попарно независимым.
Доказательство:

Для функции получаем

Выразим отсюда и . Вычтя из первого уравнения второе, получим:

Теперь сначала первое домножим на , и второе на . Вычитаем:

Запишем иначе:

,

где .

Стоит отметить, что эти равенства мы считаем выполненными, если при данных и и каких-либо и они будут верными (исходя из того как мы их получили).

, — простое, тогда

Теперь заметим, что принимает различных значений, а — значений. Понятно, что для заданных и с вероятностью лишь найдётся , обращающий первое равенство в тождество; аналогично и со вторым равенством.

Остаётся подытожить наши выкладки.

Переход к третьей строчке объясняется тем, что события, объединённые знаком , независимы (т.к. случайные величины здесь только и ; — фиксированы).

Будущее алгоритмов хэширования

Кажется, что независимо от того, что мы делаем, мы просто либо (1) увеличиваем сложность внутренних хеш-операций, либо (2) увеличиваем длину хеш-выхода, надеясь, что компьютеры атакующих не будут достаточно быстрыми, чтобы эффективно вычислять ее коллизию. Мы полагаемся на двусмысленность предварительных прообразов односторонних операций для обеспечения безопасности наших сетей. То есть цель безопасности алгоритма хеширования состоит в том, чтобы сделать как можно более сложным для любого, кто пытается найти два значения, которые хешируются на один и тот же вывод, несмотря на то, что существует бесконечное количество возможных столкновений. «Как насчет будущего квантовых компьютеров? Будут ли алгоритмы хэширования безопасными?» Короткий ответ и текущее понимание заключаются в том, что да, алгоритмы хэширования выдержат испытание временем против квантовых вычислений. То, что квантовые вычисления смогут сломать, — это те проблемы, которые имеют строгую математическую структуру, основанную на аккуратных трюках и теории, такой как шифрование RSA. С другой стороны, алгоритмы хэширования имеют менее формальную структуру во внутренних конструкциях. Квантовые компьютеры действительно дают повышенную скорость в вычислении неструктурированных проблем, таких как хэширование, но в конце концов, они все равно будут грубо атаковать так же, как компьютер сегодня попытается это сделать. Независимо от того, какие алгоритмы мы выбираем для наших протоколов, ясно, что мы движемся к вычислительно-эффективному будущему, и мы должны использовать наше лучшее суждение, чтобы выбрать правильные инструменты для работы и те, которые, мы надеемся, выдержат испытание временем.

«Hash»

Слово хеш происходит от английского «hash», одно из значений которого трактуется как путаница или мешанина. Собственно, это довольно полно описывает реальное значение этого термина. Часто еще про такой процесс говорят «хеширование», что опять же является производным от английского hashing (рубить, крошить, спутывать и т.п.). Появился этот термин в середине прошлого века среди людей занимающихся обработках массивов данных и Хеш-функция позволяла привести любой массив данных к числу заданной длины. Проще всего хеширование представить как шифр. Берется какой-нибудь текст, шифруется по определенной системе, где на выходе получается билиберда. Эту билиберду можно превратить обратно в текст, если вы знаете, как именно билиберду шифровали. Например, берем цифру 5, шифруем ее, например умножаем на 4, и получаем 20. Если разделить 20 на 4, получим исходную информацию — 5.В данном случае ключем к расшифровке является цифра 4 Буквенные шифры работают сложнее. И чтобы зашифровать текст Можно каждой букве присвоить свой номер, и таким образом зашифровать текст в виде набора чисел. Также можно сдвинуть алфавит на два символа влево и получить трудночитаемый набор букв. Или же записать текст азбукой Морзе и получить последовательность точек и тире. Кстати, азбука Морзе вам ничего не напоминает? Если Морзе кодировал буквы и цифры последовательностью точек и тире, то наши компьютеры кодируют все единицами и нулями. Одно значение (единица или ноль) называется битом. Если присвоить каждой букве латинского алфавита порядковый номер, то для передачи одной буквы понадобиться всего 4 бита. Учитывая пробелы, прописные и заглавные буквы и разные символы, получается 7 бит или один байт с нулем в начале. Так Почему же для передачи и хранения цифровых данных выбрали аналог морзянки, а не что-то вычурное? Потому что компьютеры работают на электричестве. Если по кабелю не течет ток — компьютер регистрирует ноль. Если течет — единицу. Все просто. А при мощности современного интернета, по кабелям можно надежно передавать 100 миллионов бит в секунду и даже больше Но, что будет, если компьютер на мгновение подвиснет и пропустит несколько единичек и нулей? Информация, которую он примет после подвисания, может оказаться нечитаемой. Для расшифровки битов в понятные нам буквы нужен полный и последовательный набор битов, иначе вместо оригинального текста компьютер получит нечитаемый массив из битов.

Построение универсального множества хеш-функций[править]

Теорема:
Множество хеш функций , где , , , — простое число, является универсальным.
Доказательство:

Рассмотрим . Пусть для данной хеш-функции

,

.

, так как , а — простое число, и не равны нулю по модулю . Значит, произведение и также отлично от нуля по модулю . Таким, образом, коллизии «по модулю » отсутствуют. Более того, каждая из возможных пар , приводят к различным парам . Чтобы доказать это, достаточно рассмотреть возможность однозначного определения и по заданным и :

.

Поскольку имеется только возможных пар , то имеется взаимнооднозначное соответствие между парами и парами . Таким образом, для любых при равномерном случайном выборе пары из , получаемая в результате пара может быть с равной вероятностью любой из пар с отличающимися значениями по модулю .

Отсюда следует, что вероятность того, что различные ключи приводят к коллизии, равна вероятности того, что при произвольном выборе отличающихся по модулю значений и . Для данного имеется возможное значение . При этом число значений и , не превышает

.

Вероятность того, что приводит к коллизии с при приведении по модулю , не превышает .

Значит, , что означает, что множество хеш-функций является универсальным.

Применение хэш-функций

Хэш-функции широко используются в криптографии, а также во многих структурах данных — хеш-таблицах, фильтрах Блума и декартовых деревьях.

Криптографические хеш-функции

Среди множества существующих хеш-функций принято выделять криптографически стойкие, применяемые в криптографии, так как на них накладываются дополнительные требования. Для того, чтобы хеш-функция считалась криптографически стойкой, она должна удовлетворять трем основным требованиям, на которых основано большинство применений хеш-функций в криптографии:

  • Необратимость: для заданного значения хэш-функции m должно быть вычислительно невозможно найти блок данных, для которого.
  • Устойчивость коллизиям первого рода: для заданного сообщения M должно быть вычислительно невозможно подобрать другое сообщение N, для которого.
  • Устойчивость к коллизиям второго рода: должно быть вычислительно невозможно подобрать пару сообщений, имеющих одинаковый хеш.

Данные требования зависят друг от друга:

  • Оборотная функция неустойчива к коллизиям первого и второго рода.
  • Функция, неустойчивая к коллизиям первого рода, неустойчивая к коллизиям второго рода; обратное неверно.

Следует отметить, что не доказано существование необратимых хеш-функций, для которых вычисления любого прообраза заданного значения хэш-функции теоретически невозможно. Обычно нахождения обратного значения являются только вычислительно сложной задачей.

Атака «дней рождения» позволяет находить коллизии для хэш-функции с длиной значений n бит в среднем за примерно вычислений хэш-функции. Поэтому n — битная хэш-функция считается крипостийкою, если вычислительная сложность нахождения коллизий для нее близка к.

Для криптографических хэш-функций также важно, чтобы при малейшем изменении аргумента значение функции сильно изменялось (лавинный эффект). В частности, значение хеша не должно давать утечки информации, даже об отдельных биты аргумента

Это требование является залогом криптостойкости алгоритмов хеширования, хешуючих пароль пользователя для получения ключа.

Хеширования часто используется в алгоритмах электронно-цифровой подписи, где шифруется не самое сообщение, а его хэш, что уменьшает время вычисления, а также повышает криптостойкость. Также в большинстве случаев, вместо паролей хранятся значения их хеш-кодов.

Геометрическое хеширования

Геометрическое хеширования (англ. Geometric hashing) — широко применяемый в компьютерной графике и вычислительной геометрии метод для решения задач на плоскости или в трехмерном пространстве, например, для нахождения ближайших пар в множестве точек или для поиска одинаковых изображений. Хэш-функция в данном методе обычно получает на вход какой метрический пространство и разделяет его, создавая сетку из клеток. Таблица в данном случае является массивом с двумя или более индексами и называется файл сетки (англ. Grid file). Геометрическое хеширования также применяется в телекоммуникациях при работе с многомерными сигналами.

Ускорение поиска данных

Хеш-таблица — это структура данных, позволяет хранить пары вида (ключ, хеш-код) и поддерживает операции поиска, вставки и удаления элементов. Задачей хеш-таблиц является ускорение поиска, например, в случае записей в текстовых полей в базе данных может рассчитываться их хэш код и данные могут помещаться в раздел, соответствующий этому хэш-кода. Тогда при поиске данных надо будет сначала вычислить хэш текста и сразу станет известно, в каком разделе их надо искать, то есть, искать надо будет не по всей базе, а только по одному ее раздела (это сильно ускоряет поиск).

Бытовым аналогом хеширования в данном случае может служить размещение слов в словаре по алфавиту. Первая буква слова является его хеш-кодом, и при поиске мы просматриваем не весь словарь, а только нужную букву.

Зачем это нужно?

Используя тот факт, что хэш это значение многочлена, можно быстро пересчитывать хэш от результата выполнения многих строковых операций.

Например, если нужно посчитать хэш от конкатенации строк \(a\) и \(b\) (т. е. \(b\) приписали в конец строки \(a\)), то можно просто хэш \(b\) домножить на \(k^{|a|}\) и сложить с хэшом \(a\):

\

Удалить префикс строки можно так:

\

А суффикс — ещё проще:

\

В задачах нам часто понадобится домножать \(k\) в какой-то степени, поэтому имеет смысл предпосчитать все нужные степени и сохранить в массиве:

Как это использовать в реальных задачах? Пусть нам надо отвечать на запросы проверки на равенство произвольных подстрок одной большой строки. Подсчитаем значение хэш-функции для каждого префикса:

Теперь с помощью этих префиксных хэшей мы можем определить функцию, которая будет считать хэш на произвольном подотрезке:

\) = \frac{h_r-h_l}{k^l}
\]

Деление по модулю возможно делать только при некоторых и (а именно — при взаимно простых). В любом случае, писать его долго, и мы это делать не хотим.

Для нашей задачи не важно получать именно полиномиальный хэш — главное, чтобы наша функция возвращала одинаковый многочлен от одинаковых подстрок. Вместо приведения к нулевой степени приведём многочлен к какой-нибудь достаточно большой — например, к \(n\)-ной

Так проще — нужно будет домножать, а не делить.

\) = k^{n-l} (h_r-h_l)
\]

Теперь мы можем просто вызывать эту функцию от двух отрезков и сравнивать числовое значение, отвечая на запрос за \(O(1)\).

Упражнение. Напишите то же самое, но используя обратный полиномиальный хэш — этот способ тоже имеет право на существование, и местами он даже проще. Обратный хэш подстроки принято считать и использовать в стандартном виде из определения, поскольку там нет необходимости в делении.

Лайфхак. Если взять обратный полиномиальный хэш короткой строки на небольшом алфавите с \(k=10\), то числовое значение хэша строки будет наглядно соотноситься с самой строкой:

\

Этим удобно пользоваться при дебаге.

Определение хеширования для Блокчейна

Хеширование цепи Блокчейн — это один из основных процессов криптографии,
используемый для безопасной и прозрачной сделки с наличием личных ключей у
обеих сторон. Алгоритм хеширования (также хеш-функций) уместен для
криптовалютных блокчейн платформ, например
Эфириум или Биткоин.

Процедура хеширования занимает короткий промежуток времени, за который
входящий массив данных произвольной длины преобразовывается в битовую строку
после обработки системным алгоритмом. Именно процесс обработки алгоритмами и
называется функцией хэша (в адаптивном переводе — функция свертки).

История

Дональд Кнут приписывает первую систематическую идею хеширования сотруднику IBM Ханса Петера Луна, предложил хеш в январе 1953 года.

В 1956 году Арнольд Думы в своей работе «Computers and automation» первым представил концепцию хеширования такой, какой ее знает большинство программистов в наше время. Думы рассматривал хеширования, как решение «Проблемы словаря», а также предложил использовать в качестве хеш-адреса остаток от деления на простое число.

Первой значительной работой, которая была связана с поиском в больших файлах, была статья Уэсли Питерсона в IBM Journal of Research and Development 1957 года в которой он определил открытую адресацию, а также указал на ухудшение производительности при удалении. Через шесть лет была опубликована работа Вернера Бухгольца, в которой в значительной степени исследовались хэш-функции. В течение нескольких следующих лет хеширования широко использовалось, однако не было опубликовано ни одной значительной работы.

В 1967 году хеширования в современном смысле упомянуто в книге Херберта Хеллерман «Принципы цифровых вычислительных систем». В 1968 году Роберт Моррис опубликовал в Communications of the ACM большой обзор о хеширования. Эта работа считается публикацией, вводящий понятие о хешировании в научный оборот и окончательно закрепляет среди специалистов термин «хэш».

К началу 1990-х годов эквивалентом термина «хеширования», благодаря работам Андрея Ершова, использовалось слово «расстановка» (рус.), А для коллизий использовался термин «конфликт» (рус.) (Ершов использовал «расстановки» с 1956, а также в русскоязычном издании книги Никлауса Вирта «Алгоритмы и структуры данных» (1989) используется этот термин). Однако ни один из этих вариантов не прижился, и в литературе используется преимущественно термин «хеширования».

Основная идея[править]

Идеальное хеширование используется в задачах со статическим множеством ключей (т.е. после того, как все ключи сохранены в таблице, их множество никогда не изменяется) для обеспечения хорошей асимптотики даже в худшем случае. При этом мы можем дополнительно хотеть, чтобы размер таблицы зависел от количества ключей линейно.

В таком хешировании для доступа к данным потребуется лишь вычисление хеш-функций (одной или нескольких), что делает данный подход наибыстрейшим для доступа к статическим данным. Данная технология применяется в различных словарях и базах данных, в алгоритмах со статической (известной заранее) информацией.

Будем использовать двухуровневую схему хеширования с универсальным хешированием на каждом уровне.

Первый уровеньправить

Используется тот же принцип, что и в случае хеширования с цепочками: ключей хешируются в ячеек с использованием хеш-функции , случайно выбранной из семейства универсальных хеш-функций , где — простое число, превышающее .

Второй уровеньправить

На данном уровне вместо создания списка ключей будем использовать вторичную хеш-таблицу , хранящую все ключи, хешированные функцией в ячейку , со своей функцией , выбранной из множества . Путем точного выбора хеш-функции мы можем гарантировать отсутствие коллизий на этом уровне. Для этого требуется, чтобы размер хеш-таблицы был равен квадрату числа ключей, хешированных функцией в ячейку .

Несмотря на квадратичную зависимость, ниже будет показано, что при корректном выборе хеш-функции первого уровня количество требуемой для хеш-таблицы памяти будет .

Пример работы: транзакции в блокчейне

Без хеш-функций существование блокчейна было бы невозможно. Блокчейн уникален тем, что гарантирует неизменность и анонимность хранимых данных. Это означает, что любые данные проверяются на подлинность, но при этом их никто не может увидеть. То есть, это если ломбард проверял золото, которое лежит в закрытом сейфе. Теперь покажем как в этом помогают хеш-функции.

Блокчейн регулярно обновляет данные, добавляя записи об изменениях — «транзакции». Именно при обновлении транзакционной информации любая система уязвима для атаки. Банки сглаживают этот риск с помощью строгого контроля за правами доступа пользователей. У блокчейна нет централизованного органа контроля, поэтому в работу вступают криптографические хеш-функции.

Транзакции и их хеши помещаются в блоки. Хеш в каждом новом блоке зависит от хеша в предыдущем. Таким образом, все когда-либо выполненные транзакции можно выразить одним числом — хешем последнего блока. Изменив даже одну транзакцию, изменятся все последующие хеши по цепочке и такая версия блокчейна будет считаться недействительной.

В списке транзакций заменили Tx2 на Tx0. Теперь хеш этого блока и всех последующих отличаются от действительной версии блокчейна

На использовании хеш-функций базируется весь принцип работы блокчейна. Хеши делают каждый блок похожим на деталь пазла. Изменить деталь незаметно не получится — целостность всего пазла нарушится. Аналогично и в блокчейне. Если изменится один блок, то придется методом перебора восстанавливать все последующие блоки. Чтобы осуществить такой перебор, не хватит никаких вычислительных мощностей.

Тестирование

Входные данные 

В качестве входных данных мы будем использовать следующие наборы данных

  1. Набор реальных данных, составленный из 216,553 английских слов;

  2. Набор синтетических данных, составленный из рандомно сгенерированных символов в кодировке UTF-8.

В обоих тестовых наборах мы будем иметь группы строк с определенными длинами (кол-во символов) —  «2», «4», «8», «16», «32», «64», «128», «256».

Метрики

Для сравнения различных критериев мы будем использовать следующие метрики:

  1. Для первого критерия, скорости — ops/ms (кол-во операций в миллисекунду работы);

  2. Для второго критерия — факт удовлетворения критерию согласия Пирсона для равномерного распределения. Для этого нам придется ввести гипотезу о виде распределения результатов и проверить ее. Впрочем такая метрика будет бинарной, и для того чтобы визуально оценить насколько распределение хэш-кодов каждой из имплементаций близко к равномерному распределению, мы воспользуемся построением гистограмм относительных частот для каждой серии тестов.

Оценка скорости работы

Для оценки скорости работы мы воспользуемся нагрузочными тестами и библиотекой JMH.  Общая схема тестовой итерации выглядит следующим образом:

Слова из каждого тестового набора мы сгруппируем по длине, при максимальном значении в 256 символов. Затем в каждой итерации будем подавать на вход хэш-функции слова из каждой группы, с одинаковой вероятностью.

Для бэнчмарков мы будем использовать следующие настройки

  • Кол-во warmup-итераций — 50;

  • Кол-во measurement-итераций — 100;

  • Режим —

  • Добавим ограничение по памяти

  • Для оценки расхода памяти добавим GCProfiler

Полный код тестов можно посмотреть здесь.

Оценка распределения результатов

Для проверки соответствия выходных значений функции нашим ожиданиям проверим гипотезу о том, что выборка результатов при уровне значимости α=0,05, распределена по равномерному закону. Для проверки мы будем использовать критерий согласия Пирсона.

Алгоритм для проверки гипотезы следующий:

  1. Разобьем выборку на частичные интервалы, число которых найдем по формуле Стерджеса, а их длину найдем по правилу равноинтервальной группировки;

  2. Для каждого интервала подсчитаем его характеристики —  среднее значение, частоты, относительные частоты;

  3. Подсчитаем выборочное среднее   , среднеквадратическое отклонение и теоретические частоты

    где n — число элементов в выборке, а — вероятность попадания случайной величины в частичные интервалы, в нашем случае она равна —  

    где — одинаковая длина интервалов, a параметры a и b —

  4. Можем приступить к расчёту критерия согласия, по формуле

    ,

    где — эмпирические частоты, полученные из выборки, — теоретические частоты, найденные по формулам выше;

  5. Определяем по таблице критических точек распределения , по заданному уровню значимости α и числу степеней свободы k ;

  6. Если , то принимаем гипотезу, если же данное условие не выполняется — отвергаем.

Код для расчёта критерия согласия и вероятностных характеристик выборок здесь. 

Общая схема тестовой итерации похожа на схему в предыдущем разделе и выглядит следующим образом:

Слова из каждого тестового набора мы сгруппируем по длине, при максимальном значении символов в 256. Затем создадим входные тестовые выборки разных размеров в диапазоне 16384, 8192, 4096, 2048, 1024, в выборки поместим слова из каждой группы, с одинаковой вероятностью. 

Все элементы каждой из групп подадим на вход хэш-функции и получим выходные выборки, состоящие из целочисленных хэш-кодов. После чего по алгоритму выше рассчитаем для них критерий согласия и определим, удовлетворяет ли он гипотезе о равномерном распределении.

Полный код тестов можно посмотреть здесь.

Keccak

Хеш-функции семейства Keccak построены на основе конструкции криптографической губки, в которой данные сначала «впитываются» в губку, а затем результат Z «отжимается» из губки.

Любая губчатая функция Keccak использует одну из семи перестановок которая обозначается , где

перестановки представляют собой итерационные конструкции, состоящие из последовательности почти одинаковых раундов. Число раундов зависит от ширины перестановки и задаётся как где

В качестве стандарта SHA-3 была выбрана перестановка Keccak-f, для неё количество раундов

Далее будем рассматривать

Давайте сразу введем понятие строки состояния, которая играет важную роль в алгоритме.

Строка состояния представляет собой строку длины 1600 бит, которая делится на и части, которые называются скоростью и ёмкостью состояния соотвественно.

Соотношение деления зависит от конкретного алгоритма семейства, например, для SHA3-256

В SHA-3 строка состояния S представлена в виде массива слов длины бит, всего бит. В Keccak также могут использоваться слова длины , равные меньшим степеням 2.

Алгоритм получения хеш-функции можно разделить на несколько этапов:

• С помощью функции дополнения исходное сообщение M дополняется до строки P длины кратной r

• Строка P делится на n блоков длины

• «Впитывание»: каждый блок дополняется нулями до строки длиной бит (b = r+c) и суммируется по модулю 2 со строкой состояния , далее результат суммирования подаётся в функцию перестановки и получается новая строка состояния , которая опять суммируется по модулю 2 с блоком и дальше опять подаётся в функцию перестановки . Перед началом работы криптографической губки все элементыравны 0.

• «Отжимание»: пока длина результата меньше чем , где — количество бит в выходном массиве хеш-функции, первых бит строки состояния добавляется к результату . После каждой такой операции к строке состояния применяется функция перестановок и данные продолжают «отжиматься» дальше, пока не будет достигнуто значение длины выходных данных .

Все сразу станет понятно, когда вы посмотрите на картинку ниже:

Функция дополнения

В SHA-3 используется следующий шаблон дополнения 10…1: к сообщению добавляется 1, после него от 0 до r — 1 нулевых бит и в конце добавляется 1.

r — 1 нулевых бит может быть добавлено, когда последний блок сообщения имеет длину r — 1 бит. В этом случае последний блок дополняется единицей и к нему добавляется блок, состоящий из r — 1 нулевых бит и единицы в конце.

Если длина исходного сообщения M делится на r, то в этом случае к сообщению добавляется блок, начинающийся и оканчивающийся единицами, между которыми находятся r — 2 нулевых бит. Это делается для того, чтобы для сообщения, оканчивающегося последовательностью бит как в функции дополнения, и для сообщения без этих бит значения хеш-функции были различны.

Первый единичный бит в функции дополнения нужен, чтобы результаты хеш-функции от сообщений, отличающихся несколькими нулевыми битами в конце, были различны.

Почему биткоин использует двойное шифрование SHA256?

Биткойн имеет интересный способ хэширования данных с помощью SHA256, поскольку он выполняет две итерации алгоритма в своем протоколе

Обратите внимание: это не контрмера для атак на день рождения, так как ясно, что если hash (x) = hash (y), то hash (hash (x)) = hash (hash (y)). Вместо этого двойной SHA256 используется для смягчения «Атаки удлинения сообщения — тип атаки на хэш-функцию, заключающейся в добавлении новой информации в конец исходного сообщения»

Атака опасна тем, что можно поменять запрос, а соответственно выполнить то, за что этот запрос отвечает (например, перевод денег)

Комментарии

HashAlgorithmNameСтруктура включает некоторые статические свойства, возвращающие предопределенные имена хэш-алгоритмов, а также Name свойство, которое может представлять имя пользовательского хэш-алгоритма в виде строго типизированной строки.The HashAlgorithmName structure includes some static properties that return predefined hash algorithm names, as well as a Name property that can represent a custom hash algorithm name as a strongly-typed string. В именах хэш-алгоритмов учитывается регистр.Hash algorithm names are case-sensitive.

Асимметричные алгоритмы, реализованные с помощью API CNG (криптография следующего поколения), преобразуют базовое строковое значение в качестве идентификатора алгоритма CNG.Asymmetric algorithms implemented using Microsoft’s CNG (Cryptographic Next Generation) API interpret the underlying string value as a CNG algorithm identifier.

Асимметричные алгоритмы, реализованные с помощью других технологий:Asymmetric algorithms implemented using other technologies:

  • Необходимо распознать по меньшей мере «MD5», «SHA1», «SHA256», «SHA384» и «SHA512».Must recognize at least «MD5», «SHA1», «SHA256», «SHA384», and «SHA512».

  • Необходимо распознать дополнительные идентификаторы CNG для любых дополнительных алгоритмов хэширования, которые они поддерживают.Should recognize additional CNG identifiers for any additional hash algorithms that they support.

Из-за проблем с MD5 и SHA1 Корпорация Майкрософт рекомендует использовать модель безопасности на основе SHA256 или более высокого уровня.Due to collision problems with MD5 and SHA1, Microsoft recommends a security model based on SHA256 or better.

Известные Хэш-функции

Самыми известными считаются следующие три Хэш-функции:

1. CRC16, CRC32, CRC64 — эти Хэш-функции очень просты и применяются только для проверки целостности данных. Например, при передачи данных по сети. При этом цифра после CRC — это не более, чем количество бит в выходном блоке. Самым известным из них является CRC32, размер Хэш-кода которого составляет всего 4 байта.

Примечание: Данная функция свертки состоит всего из одной операции XOR, которая последовательно выполняется ко всем входным блокам исходного текста. Поэтому ее обычно применяют только для проверки целостности данных.

2. MD5 — в свое время эта Хэш-функция была очень популярна для хранения паролей и прочих целей безопасности. Размер выходного блока составляет 128 бит. В принципе, применяется и до сих пор, однако стоит знать, что стойкость этого алгоритма уже не столько хороша (банально мощности компьютеров выросли — смотрите пример в статье, которую указал в предыдущем подразделе).

3. SHA-1, SHA-2 — самым известным и поддерживаемым многими системами является стандарт SHA-1 (160 бит). Однако, постепенно идет переход на SHA-2 (от 224 бит до 512), так как стойкость первого алгоритма постепенно снижается, как и у MD5.

На самом деле, в РФ существует и применяется собственный криптостойкий алгоритм ГОСТ Р 34.11-2012 (ранее использовался ГОСТ Р 34.11-94), однако распространенность его в интернете очень мала (в плане известности).

Теперь, вы знаете что такое Хэш, для чего он применяется и ряд других аспектов.

  • Что такое стек?
  • Что такое хэштег?

Ключевой вывод¶

(hash_name, password, salt, iterations, dklen=None)

Функция предоставляет функцию получения ключа на основе пароля PKCS #5
2. Она использует HMAC в качестве псевдослучайной функции.

Строка hash_name — желаемое имя алгоритма хеш-дайджеста для HMAC,
например sha1 или sha256. password и salt интерпретируются как байтовые
буферы. Приложения и библиотеки должны ограничивать password разумной
длиной (например, 1024). salt должен быть около 16 или более байтов из
правильного источника, например .

Номер iterations следует выбирать в зависимости от алгоритма хеширования и
вычислительной мощности. По состоянию на 2013 год предлагается не менее 100
000 итераций SHA-256.

dklen — длина производного ключа. Если dklen — , то
используется размер дайджеста алгоритма хеширования hash_name, например 64
для SHA-512.

>>> import hashlib
>>> dk = hashlib.pbkdf2_hmac('sha256', b'password', b'salt', 100000)
>>> dk.hex()
'0394a2ede332c9a13eb82e9b24631604c31df978b4e2f0fbd2c549944f9d79a5'

Добавлено в версии 3.4.

Примечание

Быстрая реализация pbkdf2_hmac доступна с OpenSSL. Реализация Python
использует встроенную версию . Он примерно в три раза
медленнее и не выпускает GIL.

Вывод — рентабельность оборудования

Анализ рынка ASIC-ов демонстрирует тот факт, что многие устройства, выпущенные более года назад, уже практически нерентабельны или приносят очень малый доход. Таким образом для майнинга популярных криптовалют лучшим выбором будет облачный майнинг.

Даже последние модели АСИКов ля добычи биткоин имеют срок окупаемости свыше 6 месяцев. АСИК нельзя перестроить на другой алгоритм или продать геймерам. Правда на каждый из популярных алгоритмов добычи припадает в среднем 20-30 альтов, но профит на каждом из них разный. Добывайте самый выгодный в текущий момент токен и если не считаете его подходящим для длительного хранения, то обменивайте на бирже на более твердую криптовалюту, например, биткоин или эфир. Лучше не держать все активы в малоизвестных альткоинах.

Майнинг это инвестиция в будущее. Конечно, можно сразу выводить заработанные активы в фиат, но придет время, когда вы об этом пожалеете. Без крайней нужды крипту лучше не продавать, разве что использовать для трейдинга. Но учтите зарабатывать на волатильности курса цифровых монет еще сложнее, чем майнить.

Главное не впадайте в панику при нисходящем тренде, год назад BTC стоил 3000$, а потом снова поднялся и по-прежнему остается самой перспективной монетой. Не спешите продавать добытые монеты и средства, вложенные в майнинг криптовалюты принесут существенный доход в будущем.

The following two tabs change content below.

Mining-Cryptocurrency.ru

Материал подготовлен редакцией сайта «Майнинг Криптовалюты», в составе: Главный редактор — Антон Сизов, Журналисты — Игорь Лосев, Виталий Воронов, Дмитрий Марков, Елена Карпина. Мы предоставляем самую актуальную информацию о рынке криптовалют, майнинге и технологии блокчейн.
Отказ от ответственности: все материалы на сайте Mining-Cryptocurrency.ru имеют исключительно информативные цели и не являются торговой рекомендацией или публичной офертой к покупке каких-либо криптовалют или осуществлению любых иных инвестиций и финансовых операций.

Новости Mining-Cryptocurrency.ru

  • Исследование Fidelity: 52% крупнейших инвесторов уже владеют криптовалютой — 18.09.2021
  • «Народная партия» Канады выступила с критикой Центробанка и поддержала биткоин — 18.09.2021
  • Эмитенты стейблкоинов обязаны обеспечить свободную конвертацию токенов в фиат — 18.09.2021
  • Создатель биткоина Сатоши Накамото увековечен в виде бронзовой статуи в Венгрии — 18.09.2021
  • Как изменилась комиссия за транзакции в сети Ethereum после обновления London? — 18.09.2021

Заключение

Мы можем резюмировать использование этих алгоритмов хеширования следующим образом: при хешировании паролей, либо для хранения их на диске, либо для создания ключей шифрования, следует использовать криптографические коды на основе паролей, специально разработанные для решения данной проблемы. Не следует использовать какие-либо хэш-функции общего назначения из-за их скорости. Кроме того, им не следует реализовывать собственный алгоритм «растягивания ключа», такой как рекурсивное хеширование дайджеста пароля и дополнительных выходных данных.

Следовательно, если мы примем во внимание, что если алгоритм был разработан специально для обработки паролей, а стоимость достаточна для покрытия потребностей, модели угроз и злоумышленника, то мы можем без сомнения сказать, что мы делаем это хорошо

На самом деле, мы не ошибемся, если выберем любой из них, мы просто должны четко понимать, как мы собираемся его использовать, чтобы избежать любого алгоритма, который специально не предназначен для паролей, что повысит безопасность. их.

Теперь у вас есть четкое представление о том, какие алгоритмы используются сегодня, мы объяснили работу каждого алгоритма и даже затраты на обработку, чтобы мы могли четко понимать, какой из них использовать в зависимости от ситуации. Стало ясно, что все они используются для четкой общей цели, нашей защиты, как фиксированные алгоритмы, основанные на хэшах, так и переменные, используются для защиты информации, поскольку, как вы знаете, информация — это сила. Благодаря им наши пароли, файлы и передача данных защищены от любого внешнего агента, который хочет их узнать.